Segmentation of Tricuspid Valve Leaflets From Transthoracic 3D Echocardiograms of Children With Hypoplastic Left Heart Syndrome Using Deep Learning
Notice bibliographique
Résumé
Hypoplastic left heart syndrome (HLHS) is a severe congenital heart defect in which the right ventricle and associated tricuspid valve (TV) alone support the circulation. TV failure is thus associated with heart failure, and the outcome of TV valve repair are currently poor. 3D echocardiography (3DE) can generate high-quality images of the valve, but segmentation is necessary for precise modeling and quantification. There is currently no robust methodology for rapid TV segmentation, limiting the clinical application of these technologies to this challenging population. We utilized a Fully Convolutional Network (FCN) to segment tricuspid valves from transthoracic 3DE. We trained on 133 3DE image-segmentation pairs and validated on 28 images. We then assessed the effect of varying inputs to the FCN using Mean Boundary Distance (MBD) and Dice Similarity Coefficient (DSC). The FCN with the input of an annular curve achieved a median DSC of 0.86 [IQR: 0.81-0.88] and MBD of 0.35 [0.23-0.4] mm for the merged segmentation and an average DSC of 0.77 [0.73-0.81] and MBD of 0.6 [0.44-0.74] mm for individual TV leaflet segmentation. The addition of commissural landmarks improved individual leaflet segmentation accuracy to an MBD of 0.38 [0.3-0.46] mm. FCN-based segmentation of the tricuspid valve from transthoracic 3DE is feasible and accurate. The addition of an annular curve and commissural landmarks improved the quality of the segmentations with MBD and DSC within the range of human inter-user variability. Fast and accurate FCN-based segmentation of the tricuspid valve in HLHS may enable rapid modeling and quantification, which in the future may inform surgical planning. We are now working to deploy this network for public use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».